应用圆形霍夫变换后从一张图像中提取圆圈

Question

我正在尝试使用圆形霍夫变换在一张图像中提取检测到的圆圈。 我的想法是获取每个圆圈或将每个圆圈分开，然后获取他的颜色直方图特征，然后将此特征发送给一个分类器，如 SVM、ANN、KNN 等。这是我的输入图像：

我得到这样的圈子：

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
cv2.__version__
#read image
file = "lemon.png"
image = cv2.imread(file)
#BGR to RGB
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
#convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

circles = cv2.HoughCircles(gray,
                           cv2.HOUGH_GRADIENT,
                           15, 
                           41,
                           param1=31,
                           param2=31,
                           minRadius=0,
                           maxRadius=33)

circles = np.uint16(np.around(circles))
for i in circles[0,:]:
    # draw the outer circle
    cv2.circle(image,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
    # draw the center of the circle
    cv2.circle(image,(i[0],i[1]),2,(0,0,255),3)


print("Number of circles: "+ str(len(circles[0,:])))


plt.imshow(image, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
plt.show()

Output：

下一步是尝试提取这些圆圈，但我不知道该怎么做。

好吧，伙计们，我想看看你的建议，任何我想我都会欣赏的。 非常感谢。

Answer 1

您可以为检测到的每个圆圈创建一个二进制掩码。 使用此掩码仅从输入图像中提取ROIs 。 此外，您可以裁剪这些ROIs并将它们存储在一个列表中，以将它们传递给您的分类器。

这是代码：

import numpy as np
import cv2

# image path
path = "C://opencvImages//"
file = path + "LLfN7.png"

image = cv2.imread(file)

# Convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

circles = cv2.HoughCircles(gray,
                           cv2.HOUGH_GRADIENT,
                           15,
                           41,
                           param1=31,
                           param2=31,
                           minRadius=0,
                           maxRadius=33)

# Here are your circles:
circles = np.uint16(np.around(circles))

# Get input size:
dimensions = image.shape

# height, width
height = image.shape[0]
width = image.shape[1]

# Prepare a list to store each ROI:
lemonROIs = []

这个想法是你一步处理一个圆圈。 获取当前圆圈，创建蒙版，蒙版原始输入，裁剪ROI并将其存储在列表中：

for i in circles[0, :]:

    # Prepare a black canvas:
    canvas = np.zeros((height, width))

    # Draw the outer circle:
    color = (255, 255, 255)
    thickness = -1
    centerX = i[0]
    centerY = i[1]
    radius = i[2]
    cv2.circle(canvas, (centerX, centerY), radius, color, thickness)

    # Create a copy of the input and mask input:
    imageCopy = image.copy()
    imageCopy[canvas == 0] = (0, 0, 0)

    # Crop the roi:
    x = centerX - radius
    y = centerY - radius
    h = 2 * radius
    w = 2 * radius

    croppedImg = imageCopy[y:y + h, x:x + w]

    # Store the ROI:
    lemonROIs.append(croppedImg) 

对于每个圆圈，您都会获得裁剪的 ROI：

您可以将该信息传递给您的分类器。